蠎周刊
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Python Digest 72
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原文英文，约1200词，阅读约需5分钟。
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内容提要
Python的列表推导可以使用循环和条件构建列表，还可以使用字典推导构建字典，使用集合推导构建集合。uvloop比Asyncio快两倍以上，能够处理更多的连接。Python机器学习流程设计工具的演示展示了重要方面。切换到Python工作的常见领域。其他文章涉及Jupyter Notebook扩展、Django、AWS、物联网、新书和项目。
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关键要点
- Python的列表推导可以使用循环和条件构建列表，也可以使用字典推导和集合推导。
- uvloop比Asyncio快两倍以上，能够处理更多的连接。
- AWS Lambda在性价比上优于EC2，但存在Python版本和库等问题。
- Python装饰器易于使用，但编写装饰器需要掌握闭包和函数作为一等参数等知识。
- 机器学习流程设计工具可以自动化繁琐的设计过程，节省时间。
- Python工作领域包括QA自动化和DevOps，后端开发职位通常要求数据科学技能。
- Jupyter Notebook扩展可以通过数据透视表等功能增强数据分析能力。
- 使用Elastic Load Balancer和Auto Scaling Group可以有效部署AWS上的Web应用。
- 物联网时代的到来推动了新传感器和平台的发展，OpenWRT是成功的平台之一。
- 新书推荐包括面向对象的Python GUI开发食谱。
- 多个Python项目和库的更新和推荐，包括AI作曲和HTTP库等。
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